JP2019005266A - Information processing device, program, method and system - Google Patents

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Abstract

To provide an information processing device, program, method and system for analyzing a state of blood in a blood vessel in particular in a biological tissue.SOLUTION: The information processing device includes: a memory for storing a prescribed instruction command and storing an image including a blood vessel of a biological tissue imaged by a probe; and a processor configured so as to respectively generate an index showing a state of blood in the blood vessel in one or more coordinate positions in the image and execute the instruction command stored in the memory in order to be able to output each generated index in association with each of the coordinate positions.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本開示は、生体組織の状態を分析するための情報処理装置、当該情報処理装置で実行されるプログラム及び方法、並びに当該情報処理装置を用いたシステムに関する。   The present disclosure relates to an information processing apparatus for analyzing a state of a living tissue, a program and method executed by the information processing apparatus, and a system using the information processing apparatus.

従来より、生体組織の状態を分析するために、その生体組織に光を照射してその生体組織から反射した光を検出する装置が知られている。たとえば、特許文献1には、励起光源が接続されたプローブから励起光を生体組織に照射し、それにより励起された生体組織から放出された蛍光の強度を検出するための装置が記載されている。   2. Description of the Related Art Conventionally, in order to analyze a state of a living tissue, an apparatus that detects light reflected from the living tissue by irradiating the living tissue with light is known. For example, Patent Document 1 describes an apparatus for irradiating a living tissue with excitation light from a probe connected to an excitation light source and detecting the intensity of fluorescence emitted from the excited living tissue. .

特開2003−220033号公報JP 2003-220033 A

そこで、上記のような技術を踏まえ、本開示では、生体組織のうち、特に血管内の血液の状態を分析するための情報処理装置、プログラム、方法及びシステムを提供する。   In view of the above-described techniques, the present disclosure provides an information processing apparatus, a program, a method, and a system for analyzing a state of blood in a blood vessel, in particular, a blood vessel.

本開示の一態様によれば、「所定の指示命令が記憶されるとともに、プローブによって撮像された生体組織の血管を含む画像とが記憶されるメモリと、前記画像中の一または複数の座標位置における前記血管内の血液の状態を示す指標をそれぞれ生成し、生成された各指標を前記座標位置のそれぞれに対応付けて出力するために、前記メモリに記憶された前記指示命令を実行するように構成されたプロセッサと、を含む情報処理装置」が提供される。   According to one aspect of the present disclosure, “a memory in which a predetermined instruction command is stored and an image including a blood vessel of a living tissue imaged by a probe; and one or a plurality of coordinate positions in the image In order to generate an index indicating the state of blood in the blood vessel in each and output the generated index in association with each of the coordinate positions, the instruction command stored in the memory is executed An information processing apparatus including a configured processor ”is provided.

本開示の一態様によれば、「プローブによって撮影された生体組織の血管を含む画像が記憶されるメモリを含むコンピュータを、前記画像中の一または複数の座標位置における前記血管内の血液の状態を示す指標をそれぞれ生成し、生成された各指標を前記座標位置のそれぞれに対応付けて出力するための処理を実行するように構成されたプロセッサ、として機能させるプログラム」が提供される。   According to one aspect of the present disclosure, “a computer including a memory in which an image including a blood vessel of a biological tissue photographed by a probe is stored is stored in a state of blood in the blood vessel at one or a plurality of coordinate positions in the image. Is generated, and a program configured to function as a processor configured to execute processing for outputting the generated indices in association with the coordinate positions is provided.

本開示の一態様によれば、「プロセッサがメモリに記憶された所定の指示命令を実行することによりなされる方法であって、プローブによって撮像された生体組織の血管を含む画像を記憶する段階と、前記画像中の一または複数の座標位置における前記血管内の血液の状態を示す指標をそれぞれ生成する段階と、生成された各指標を前記座標位置のそれぞれに対応付けて出力する段階と、を含む方法」が提供される。   According to one aspect of the present disclosure, “a method performed by a processor executing a predetermined instruction stored in a memory, the step including storing an image including a blood vessel of a living tissue imaged by a probe; Each of generating an index indicating the state of blood in the blood vessel at one or a plurality of coordinate positions in the image, and outputting each generated index in association with each of the coordinate positions. A method of including "is provided.

本開示の一態様によれば、「情報処理装置と、前記情報処理装置と通信可能に接続され、ピーク波長域の異なる複数の光を照射可能な光源、及び前記光源から照射された光のうち生体組織の表面を反射してきた光を検出するイメージセンサを含むプローブと、を含むシステム」が提供される。   According to one aspect of the present disclosure, “of an information processing device, a light source that is communicably connected to the information processing device and capable of emitting a plurality of lights having different peak wavelength ranges, and light emitted from the light source” And a probe that includes an image sensor that detects light reflected from the surface of the biological tissue.

本開示の様々な実施形態によれば、生体組織のうち、特に血管内の血液の状態を分析するための情報処理装置、プログラム、方法及びシステムを提供することができる。   According to various embodiments of the present disclosure, it is possible to provide an information processing apparatus, a program, a method, and a system for analyzing a state of blood in a blood vessel, in particular, a blood vessel.

なお、上記効果は説明の便宜のための例示的なものであるにすぎず、限定的なものではない。上記効果に加えて、または上記効果に代えて、本開示中に記載されたいかなる効果や当業者であれば明らかな効果を奏することも可能である。   In addition, the said effect is only an illustration for the convenience of description, and is not restrictive. In addition to the above effect or instead of the above effect, any effect described in the present disclosure or an effect apparent to those skilled in the art can be achieved.

図1は、本開示の一実施形態に係るシステム1の構成を説明するための図である。FIG. 1 is a diagram for describing a configuration of a system 1 according to an embodiment of the present disclosure. 図2は、本開示の一実施形態に係るシステム1を構成する情報処理装置100、プローブ200及び光源制御装置300の構成の例を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram illustrating an exemplary configuration of the information processing apparatus 100, the probe 200, and the light source control apparatus 300 that configure the system 1 according to an embodiment of the present disclosure. 図3aは、本開示の一実施形態に係るプローブ200の断面の構成を示す概念図である。FIG. 3 a is a conceptual diagram illustrating a cross-sectional configuration of the probe 200 according to an embodiment of the present disclosure. 図3bは、本開示の一実施形態に係るプローブ200の底面の構成を示す概念図である。FIG. 3 b is a conceptual diagram illustrating a configuration of the bottom surface of the probe 200 according to an embodiment of the present disclosure. 図4は、本開示の一実施形態に係るプローブ200の利用形態を示す概念図である。FIG. 4 is a conceptual diagram illustrating a usage pattern of the probe 200 according to an embodiment of the present disclosure. 図5は、本開示の一実施形態に係るシステム1において実行される処理フローを示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating a processing flow executed in the system 1 according to an embodiment of the present disclosure. 図6は、本開示の一実施形態に係る情報処理装置100において実行される処理フローを示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating a processing flow executed in the information processing apparatus 100 according to an embodiment of the present disclosure. 図7aは、本開示の一実施形態に係るプローブ200を介して撮像された画像の例を示す図である。FIG. 7 a is a diagram illustrating an example of an image captured through the probe 200 according to an embodiment of the present disclosure. 図7bは、本開示の一実施形態に係る情報処理装置100において処理された画像の例を示す図である。FIG. 7B is a diagram illustrating an example of an image processed in the information processing apparatus 100 according to an embodiment of the present disclosure. 図7cは、本開示の一実施形態に係る情報処理装置100において処理された画像の例を示す図である。FIG. 7c is a diagram illustrating an example of an image processed in the information processing apparatus 100 according to an embodiment of the present disclosure. 図7dは、本開示の一実施形態に係る情報処理装置100において処理された画像の例を示す図である。FIG. 7d is a diagram illustrating an example of an image processed in the information processing apparatus 100 according to an embodiment of the present disclosure. 図7eは、本開示の実施形態に係る情報処理装置100において処理された画像の例を示す図である。FIG. 7E is a diagram illustrating an example of an image processed in the information processing apparatus 100 according to the embodiment of the present disclosure. 図7fは、本開示の一実施形態に係る情報処理装置100において処理された画像の例を示す図である。FIG. 7F is a diagram illustrating an example of an image processed in the information processing apparatus 100 according to an embodiment of the present disclosure. 図8は、本開示の一実施形態に係る情報処理装置100において実行される処理フローを示す図である。FIG. 8 is a diagram illustrating a processing flow executed in the information processing apparatus 100 according to an embodiment of the present disclosure. 図9は、本開示の一実施形態に係る情報処理装置100から出力された画像の例を示す図である。FIG. 9 is a diagram illustrating an example of an image output from the information processing apparatus 100 according to an embodiment of the present disclosure. 図10は、本開示の一実施形態に係る情報処理装置100から出力された画像の例を示す図である。FIG. 10 is a diagram illustrating an example of an image output from the information processing apparatus 100 according to an embodiment of the present disclosure.

添付図面を参照して本開示の様々な実施形態を説明する。なお、図面における共通する構成要素には同一の参照符号が付されている。   Various embodiments of the present disclosure will be described with reference to the accompanying drawings. In addition, the same referential mark is attached | subjected to the common component in drawing.

1.本開示に係るシステムの概要
本開示の様々な実施形態に係るシステムは、一例としては、プローブによって生体組織(たとえば、臓器)の微小循環系(たとえば、細動脈、毛細血管、細静脈等の血管)を撮像し、その撮像された血管を含む画像に基づいて、その画像中の一または複数の座標位置における血管に含まれる血液の状態(たとえば、血液の酸素飽和度)を示す指標をそれぞれ生成し、生成された各指標を上記座標位置のそれぞれに対応付けて出力するためのシステムである。
1. Overview of System According to Present Disclosure A system according to various embodiments of the present disclosure includes, as an example, a blood vessel such as a fine artery (eg, an arteriole, a capillary vessel, or a venule) of a living tissue (eg, an organ) using a probe. ) And based on the image including the imaged blood vessel, an index indicating the state of blood (for example, blood oxygen saturation) included in the blood vessel at one or more coordinate positions in the image is generated. The generated index is associated with each of the coordinate positions and output.

その具体例としては、プローブでヒトの生体組織表面の毛細血管を撮像する。そして撮像された画像をプローブから情報処理装置に転送して、情報処理装置において様々な画像処理及び画像解析を行い、画像中の一または複数の座標位置において血液の酸素飽和度を推定する。そして酸素飽和度の推定により生成される指標を、撮像された画像上の上記座標位置に重畳して配置(マッピング)し、情報処理装置のディスプレイ等においてその結果を表示する。   As a specific example, a capillary is imaged on the surface of a human biological tissue with a probe. Then, the captured image is transferred from the probe to the information processing apparatus, and various image processing and image analysis are performed in the information processing apparatus to estimate the oxygen saturation of blood at one or a plurality of coordinate positions in the image. Then, an index generated by estimating the oxygen saturation is arranged (mapped) so as to be superimposed on the coordinate position on the captured image, and the result is displayed on the display or the like of the information processing apparatus.

なお、血管内の血液の状態を示す指標としては、プローブを用いて撮像される画像から取得可能な指標であればいずれでもよいが、好適な例としては、血液の酸素飽和度、血中のヘモグロビンの全濃度、またはそれらの組み合わせが挙げられる。   The index indicating the state of blood in the blood vessel may be any index that can be acquired from an image captured using a probe, but preferred examples include oxygen saturation of blood, The total concentration of hemoglobin, or a combination thereof.

また、血管内の血液の状態を示す指標は、たとえば演算または推定された酸素飽和度や全濃度の数値そのものであってもよいし、その数値を所定の範囲ごとに分類したものであってもよい。すなわち、当該指標は、演算または推定された酸素飽和度や全濃度の数値そのもののみを意味するのではなく、その数値に基づいて加工された情報であってもよい。   In addition, the index indicating the state of blood in the blood vessel may be, for example, a calculated or estimated value of oxygen saturation or the total concentration itself, or may be obtained by classifying the numerical value for each predetermined range. Good. That is, the index does not mean only the numerical value of the calculated or estimated oxygen saturation or total concentration, but may be information processed based on the numerical value.

また、ディスプレイ等への出力の際、生成された指標がマッピングされる画像も、プローブで撮像された画像そのものであってもよいし、平滑化、2値化、正規化などの画像処理を施したのちの画像であってもよい。   In addition, when outputting to a display or the like, the image to which the generated index is mapped may be the image captured by the probe itself, or image processing such as smoothing, binarization, and normalization is performed. It may be a later image.

2.一実施形態に係るシステム1の構成
図1は、本開示の一実施形態に係るシステムを説明するための図である。図1を参照すると、システム1は、生体組織の画像を撮像するためのプローブ200と、撮像された画像の処理等を行う情報処理装置100と、プローブ200に含まれた光源の制御を行う光源制御装置300とが、互いに各種情報、指示命令、データ等を送受信可能に接続されている。このうち、プローブ200は、生体組織の表面に対して接触させた状態で用いることで、一般的な明視野による撮影ではなく、暗視野撮影を可能とするものである。
2. Configuration of System 1 According to One Embodiment FIG. 1 is a diagram for describing a system according to an embodiment of the present disclosure. Referring to FIG. 1, a system 1 includes a probe 200 for capturing an image of a biological tissue, an information processing apparatus 100 that performs processing of the captured image, and a light source that controls a light source included in the probe 200. The control device 300 is connected to each other so that various information, instruction commands, data, and the like can be transmitted and received. Of these, the probe 200 is used in contact with the surface of a living tissue, thereby enabling dark field imaging instead of general bright field imaging.

なお、図1においては、光源制御装置300を設けてはいるが、情報処理装置100またはプローブ200内のマイコン等によってプローブ200の光源の制御を実施して、光源制御装置300を省略することも可能である。また、情報処理装置100は一つの構成要素として記載しているが、様々な処理ごとや記憶する情報ごとに情報処理装置を分散させることも可能である。   Although the light source control device 300 is provided in FIG. 1, the light source control device 300 may be omitted by controlling the light source of the probe 200 by the information processing device 100 or the microcomputer in the probe 200. Is possible. In addition, although the information processing apparatus 100 is described as one component, the information processing apparatuses can be distributed for each of various processes and stored information.

図2は、本開示の一実施形態に係るシステム1を構成する情報処理装置100、プローブ200及び光源制御装置300の構成の例を示すブロック図である。なお、情報処理装置100、プローブ200及び光源制御装置300は、図2に示す構成要素の全てを備える必要はなく、一部を省略した構成をとることも可能であるし、他の構成要素を加えることも可能である。   FIG. 2 is a block diagram illustrating an exemplary configuration of the information processing apparatus 100, the probe 200, and the light source control apparatus 300 that configure the system 1 according to an embodiment of the present disclosure. Note that the information processing apparatus 100, the probe 200, and the light source control apparatus 300 do not have to include all of the components illustrated in FIG. 2, and may have a configuration in which some of the components are omitted. It is also possible to add.

図2を参照すると、情報処理装置100は、ディスプレイ111、プロセッサ112、タッチパネル114及びハードキー115を含む入力インターフェイス113、通信処理回路116、メモリ117及びI/O回路118を含む。そして、これらの各構成要素が制御ラインまたはデータラインを介して互いに電気的に接続される。   Referring to FIG. 2, the information processing apparatus 100 includes a display 111, a processor 112, a touch panel 114 and an input interface 113 including a hard key 115, a communication processing circuit 116, a memory 117, and an I / O circuit 118. These components are electrically connected to each other via a control line or a data line.

ディスプレイ111は、プロセッサ112の指示に応じて、メモリ117に記憶された画像情報を読み出して各種出力を行う表示部として機能する。具体的には、ディスプレイ111は、プロセッサ112によって生成された血管内の血液の状態を示す指標が血管の画像上にマッピングされた画像を表示したり、マッピング画像を生成するうえでの各種設定画面や生成過程の画像を表示したりする。ディスプレイ111は、例えば液晶ディスプレイから構成される。   The display 111 functions as a display unit that reads out image information stored in the memory 117 and performs various outputs in accordance with instructions from the processor 112. Specifically, the display 111 displays various setting screens for displaying an image in which an index indicating the state of blood in the blood vessel generated by the processor 112 is mapped on the blood vessel image or generating a mapping image. Or display an image of the generation process. The display 111 is composed of a liquid crystal display, for example.

プロセッサ112は、一例としてCPU(マイクロコンピュータ:マイコン)から構成され、メモリ117に記憶された指示命令(プログラム)を実行して、接続された他の構成要素を制御するための制御部として機能する。例えば、プロセッサ112は、メモリ117に記憶された様々な画像解析プログラムを実行して、プローブ200によって撮像された血管を含む画像の一または複数の座標位置において血管内の血液の状態を示す指標を生成したり、生成された指標を撮像された画像の一または複数の座標位置にそれぞれ配置してディスプレイ111に表示したりする。なお、プロセッサ112は、単一のCPUで構成されても良いが、複数のCPUで構成されても良い。また、画像処理に特化したGPU等、他の種類のプロセッサを適宜組み合わせてもよい。   The processor 112 is constituted by a CPU (microcomputer) as an example, and functions as a control unit for executing an instruction command (program) stored in the memory 117 and controlling other connected components. . For example, the processor 112 executes various image analysis programs stored in the memory 117, and displays an index indicating the state of blood in the blood vessel at one or more coordinate positions of the image including the blood vessel imaged by the probe 200. Or the generated index is arranged on one or a plurality of coordinate positions of the captured image and displayed on the display 111. The processor 112 may be composed of a single CPU, but may be composed of a plurality of CPUs. Also, other types of processors such as GPUs specialized for image processing may be combined as appropriate.

入力インターフェイス113は、タッチパネル114及び/又はハードキー115等から構成され、ユーザからの各種指示や入力を受け付ける操作部として機能する。タッチパネル114は、ディスプレイ111を被覆するように配置され、ディスプレイ111の表示する画像データに対応する位置座標の情報をプロセッサ112に出力する。タッチパネル方式としては、抵抗膜方式、静電容量結合方式、超音波表面弾性波方式など、公知の方式を利用することができる。   The input interface 113 includes a touch panel 114 and / or hard keys 115 and functions as an operation unit that receives various instructions and inputs from the user. The touch panel 114 is arranged so as to cover the display 111, and outputs position coordinate information corresponding to the image data displayed on the display 111 to the processor 112. As the touch panel system, a known system such as a resistive film system, a capacitive coupling system, and an ultrasonic surface acoustic wave system can be used.

通信処理回路116は、接続されたアンテナ(図示しない)を介して、遠隔に設置されたサーバ装置や他の情報処理装置との間で情報の送受信をするために、変調や復調などの処理を行う。例えば、通信処理回路116は、本実施形態に係るプログラムを実行した結果得られたマッピング画像をサーバ装置や他の情報処理装置に送信するための処理をする。なお、通信処理回路116は、W−CDMA(Wideband−Code Division Multiple Access)方式に代表されるような広帯域の無線通信方式に基づいて処理されるが、IEEE802.11に代表されるような無線LANやBluetooth(登録商標)のような狭帯域の無線通信に関する方式に基づいて処理することも可能である。また、通信処理回路116は、公知の有線通信を用いることも可能である。   The communication processing circuit 116 performs processing such as modulation and demodulation in order to transmit / receive information to / from a remotely installed server device and other information processing devices via a connected antenna (not shown). Do. For example, the communication processing circuit 116 performs processing for transmitting a mapping image obtained as a result of executing the program according to the present embodiment to a server device or another information processing device. The communication processing circuit 116 is processed based on a wideband wireless communication system typified by a W-CDMA (Wideband-Code Division Multiple Access) system, but a wireless LAN as typified by IEEE802.11. It is also possible to perform processing based on a method related to narrowband wireless communication such as Bluetooth or Bluetooth (registered trademark). The communication processing circuit 116 can also use known wired communication.

メモリ117は、ROM、RAM、不揮発性メモリ、HDD等から構成され、記憶部として機能する。ROMは、本実施形態に係る画像処理等を実行するための指示命令や所定のOSをプログラムとして記憶する。RAMは、ROMに記憶されたプログラムがプロセッサ112により処理されている間、データの書き込み及び読み込みをするために用いられるメモリである。不揮発性メモリやHDDは、当該プログラムの実行によってデータの書き込み及び読み込みが実行されるメモリであって、ここに書き込まれたデータは、当該プログラムの実行が終了した後でも保存される。不揮発性メモリやHDDには、一例として、プローブ200によって撮像された画像、マッピング画像等の画像や、プローブ200による撮像の被写体となるユーザの情報が記憶される。   The memory 117 includes a ROM, a RAM, a nonvolatile memory, an HDD, and the like, and functions as a storage unit. The ROM stores an instruction command for executing image processing and the like according to the present embodiment and a predetermined OS as a program. The RAM is a memory used for writing and reading data while the program stored in the ROM is being processed by the processor 112. The nonvolatile memory and the HDD are memories in which data is written and read by executing the program, and the data written therein is stored even after the execution of the program is completed. As an example, the non-volatile memory and the HDD store images such as an image captured by the probe 200, an image such as a mapping image, and information on a user who is an object captured by the probe 200.

I/O回路118は、プローブ200及び光源制御装置300にそれぞれ含まれるI/O回路と接続され、プローブ200及び光源制御装置300との間で情報の入出力をするための情報入出力部として機能する。具体的には、I/O回路118は、プローブ200で撮像された画像を受信したり、プローブ200に含まれるイメージセンサ212を制御するための制御信号を送信したりするためのインターフェイスとして機能する。なお、I/O回路118は、シリアルポート、パラレルポート、USB等、所望に応じて公知の接続形式を採用することが可能である。   The I / O circuit 118 is connected to an I / O circuit included in each of the probe 200 and the light source control device 300, and serves as an information input / output unit for inputting / outputting information between the probe 200 and the light source control device 300. Function. Specifically, the I / O circuit 118 functions as an interface for receiving an image captured by the probe 200 and transmitting a control signal for controlling the image sensor 212 included in the probe 200. . The I / O circuit 118 can employ a known connection format such as a serial port, a parallel port, or a USB as desired.

図2を参照すると、プローブ200は、光源211、イメージセンサ212及びI/O回路213を含む。そして、これらの各構成要素が制御ラインまたはデータラインを介して互いに電気的に接続される。   Referring to FIG. 2, the probe 200 includes a light source 211, an image sensor 212, and an I / O circuit 213. These components are electrically connected to each other via a control line or a data line.

光源211は、少なくとも一つのLEDから構成される。一例としては、光源211は、生体組織または血管に対して、ピーク波長470nm、半値幅30nmの青色光を発光するためのLEDと、ピーク波長527nm、半値幅30nmの緑色光を発光するためのLEDという、ピーク波長の異なる複数の光源から構成される。光源の発光色は、好ましくはそのピーク波長がいずれも血中に含まれるヘモグロビンの光吸収が支配的な波長域である400nm〜600nmに含まれてさえいればよく、上記の特定の発光色のみには限定されない。また、青色光と緑色光の2種類の光源を記載したが、ピーク波長域の異なる更なる光源を設けることも可能である。上記光吸収波長域にピーク波長がない光源(例えば、赤色光)を用いた場合、血管部分とその周辺部分の光吸収の差が小さくなる。一方で、ヘモグロビンの光吸収波長域にピーク波長域がある光源を用いた場合は血管部分とその周辺部分の光吸収の差が十分に大きい。したがって、プローブ200で撮像した画像中の血管部分と周辺部分(背景部分)の画素値の違いがより鮮明になり、好適に血管部分を抽出することが可能である。   The light source 211 is composed of at least one LED. As an example, the light source 211 is an LED for emitting blue light having a peak wavelength of 470 nm and a half-value width of 30 nm, and an LED for emitting green light having a peak wavelength of 527 nm and a half-value width of 30 nm to a living tissue or blood vessel. It is composed of a plurality of light sources having different peak wavelengths. The light emission color of the light source is preferably only included in the wavelength range of 400 nm to 600 nm, which is the wavelength region where the light absorption of hemoglobin contained in blood is dominant, and only the specific emission color described above. It is not limited to. Moreover, although two types of light sources of blue light and green light have been described, it is also possible to provide additional light sources having different peak wavelength ranges. When a light source (for example, red light) having no peak wavelength in the light absorption wavelength region is used, the difference in light absorption between the blood vessel portion and its peripheral portion is reduced. On the other hand, when a light source having a peak wavelength region in the light absorption wavelength region of hemoglobin is used, the difference in light absorption between the blood vessel portion and its peripheral portion is sufficiently large. Therefore, the difference in pixel value between the blood vessel portion and the peripheral portion (background portion) in the image captured by the probe 200 becomes clearer, and the blood vessel portion can be preferably extracted.

また、光源211は、図示はしていないが、光源制御装置300のプロセッサ311から受信した制御信号に基づいて、その発光色(ピーク波長)を周期的に切り替えるための公知の切替回路を有してもよい。   Although not shown, the light source 211 has a known switching circuit for periodically switching its emission color (peak wavelength) based on a control signal received from the processor 311 of the light source control device 300. May be.

イメージセンサ212は、生体組織内で散乱されて生体組織の表面から反射してきた光を検出して撮像対象を撮像し、I/O回路213を介して情報処理装置100に出力される画像信号を生成する。イメージセンサ212としては、CCD(Charge Coupled Device)撮像センサやCMOS(Complementary Metal-Oxide Semiconductor)撮像センサなど、公知のイメージセンサを利用することが可能である。なお、生成された画像信号は、CDS回路、AGC回路、A/Dコンバータなどの各回路で処理されたのち、デジタル画像信号として情報処理装置100に送信される。   The image sensor 212 detects light that is scattered in the biological tissue and reflected from the surface of the biological tissue, images the imaging target, and outputs an image signal output to the information processing apparatus 100 via the I / O circuit 213. Generate. As the image sensor 212, a known image sensor such as a CCD (Charge Coupled Device) image sensor or a CMOS (Complementary Metal-Oxide Semiconductor) image sensor can be used. The generated image signal is processed by each circuit such as a CDS circuit, an AGC circuit, and an A / D converter, and then transmitted to the information processing apparatus 100 as a digital image signal.

I/O回路213は、情報処理装置100及び光源制御装置300にそれぞれ含まれるI/O回路と接続され、情報処理装置100及び光源制御装置300との間で情報の入出力をするための情報入出力部として機能する。具体的には、I/O回路213は、イメージセンサ212等で生成されたデジタル画像信号を情報処理装置100に受信したり、光源211及びイメージセンサ212を制御するための制御信号を情報処理装置100及び光源制御装置300から受信したりするためのインターフェイスとして機能する。なお、I/O回路213は、シリアルポート、パラレルポート、USB等、所望に応じて公知の接続形式を採用することが可能である。   The I / O circuit 213 is connected to an I / O circuit included in each of the information processing apparatus 100 and the light source control apparatus 300, and information for inputting / outputting information between the information processing apparatus 100 and the light source control apparatus 300 Functions as an input / output unit. Specifically, the I / O circuit 213 receives a digital image signal generated by the image sensor 212 or the like in the information processing apparatus 100, or receives a control signal for controlling the light source 211 and the image sensor 212. 100 and the light source control device 300 function as an interface for receiving. The I / O circuit 213 can adopt a known connection format such as a serial port, a parallel port, or a USB as desired.

図2を参照すると、光源制御装置300は、プロセッサ311、メモリ312、入力インターフェイス313及びI/O回路314を含む。そして、これらの各構成要素が制御ラインまたはデータラインを介して互いに電気的に接続される。   Referring to FIG. 2, the light source control device 300 includes a processor 311, a memory 312, an input interface 313, and an I / O circuit 314. These components are electrically connected to each other via a control line or a data line.

プロセッサ311は、一例としてCPU(マイクロコンピュータ:マイコン)から構成され、メモリ312に記憶された指示命令(たとえば、各種プログラム)を実行するために、接続された他の構成要素を制御するための制御部として機能する。例えば、プロセッサ311は、メモリ312に記憶された光源制御プログラムを実行して、プローブ200に設けられた光源211から出力される光の色を周期的に切り替えるための制御信号を出力する。なお、プロセッサ311は、単一のCPUで構成されても良いが、複数のCPUで構成しても良い。   The processor 311 is configured by a CPU (microcomputer) as an example, and controls for controlling other connected components in order to execute instruction commands (for example, various programs) stored in the memory 312. It functions as a part. For example, the processor 311 executes a light source control program stored in the memory 312 and outputs a control signal for periodically switching the color of light output from the light source 211 provided in the probe 200. The processor 311 may be composed of a single CPU, but may be composed of a plurality of CPUs.

メモリ312は、ROM、RAM、不揮発性メモリ、HDD等から構成され、記憶部として機能する。ROMは、本実施形態に係る光源の制御を実行するための指示命令や所定のOSをプログラムとして記憶する。RAMは、ROMに記憶されたプログラムがプロセッサ311により処理されている間、データの書き込み及び読み込みをするために用いられるメモリである。不揮発性メモリやHDDは、当該プログラムの実行によってデータの書き込み及び読み込みが実行されるメモリであって、ここに書き込まれたデータは、当該プログラムの実行が終了した後でも保存される。不揮発性メモリやHDDには、一例として、光源のピーク波長、光源から照射する光の発光周期(複数の発光色を用いる場合には、その切替周期)などの設定情報が記憶される。   The memory 312 includes a ROM, a RAM, a nonvolatile memory, an HDD, and the like, and functions as a storage unit. The ROM stores an instruction command for executing control of the light source according to the present embodiment and a predetermined OS as a program. The RAM is a memory used for writing and reading data while the program stored in the ROM is processed by the processor 311. The nonvolatile memory and the HDD are memories in which data is written and read by executing the program, and the data written therein is stored even after the execution of the program is completed. For example, setting information such as a peak wavelength of the light source and a light emission period of light emitted from the light source (or a switching period when a plurality of light emission colors are used) is stored in the nonvolatile memory or the HDD.

入力インターフェイス313は、ハードキー等から構成され、ユーザによる光源の各種設定情報を受け付ける操作部として機能する。   The input interface 313 is configured by a hard key or the like, and functions as an operation unit that receives various setting information of the light source by the user.

I/O回路314は、情報処理装置100及びプローブ200にそれぞれ含まれるI/O回路と接続され、情報処理装置100及びプローブ200との間で情報の入出力をするための情報入出力部として機能する。具体的には、I/O回路314は、プローブ200の光源211を制御するための制御信号をプローブ200に送信するためのインターフェイスとして機能する。なお、I/O回路314は、シリアルポート、パラレルポート、USB等、所望に応じて公知の接続形式を採用することが可能である。   The I / O circuit 314 is connected to an I / O circuit included in each of the information processing apparatus 100 and the probe 200, and serves as an information input / output unit for inputting / outputting information between the information processing apparatus 100 and the probe 200. Function. Specifically, the I / O circuit 314 functions as an interface for transmitting a control signal for controlling the light source 211 of the probe 200 to the probe 200. The I / O circuit 314 can adopt a known connection format such as a serial port, a parallel port, or a USB as desired.

3.プローブ200の構成
図3aは、本開示の一実施形態に係るプローブ200の断面の構成を示す概念図である。また、図3bは、本開示の一実施形態に係るプローブ200の底面の構成を示す概念図である。図3a及び図3bを参照すると、プローブ200は、生体組織表面に接触する接触面225を通過してカメラに備えられたイメージセンサ221に光を届けるために、接触面225とイメージセンサ221との間に配置された光路224を備える。光路224には、所望の画像データやイメージセンサ221の配置に応じて、レンズ233や光学フィルタ等を配置することが可能である。
3. Configuration of Probe 200 FIG. 3A is a conceptual diagram illustrating a cross-sectional configuration of the probe 200 according to an embodiment of the present disclosure. FIG. 3B is a conceptual diagram illustrating a configuration of the bottom surface of the probe 200 according to an embodiment of the present disclosure. Referring to FIGS. 3a and 3b, the probe 200 passes between the contact surface 225 that contacts the surface of the living tissue and transmits light to the image sensor 221 included in the camera. An optical path 224 disposed between them is provided. In the optical path 224, a lens 233, an optical filter, or the like can be arranged in accordance with desired image data or the arrangement of the image sensor 221.

また、プローブ200は、光路224の周囲に光源として複数のLED222と、光路224の周囲に当該光路224とLED222とを物理的に区分けるように構成された分離壁232とを備える。LED222は、暗視野撮影法(具体的には、サイドストリーム暗視野撮影法)により生体組織を撮影するために、イメージセンサ221へと通じる光路224からは分離壁232によって光学的に完全に分離して配置される。具体的には、LED222は、光路224を通過する光の光軸に対して、被写体となる生体組織に対して照射する光の光軸が所定の角度(たとえば約50度)だけ傾くように設置される。LED222から照射される光は指向性を有するため、光路224に対してLED222を光学的により完全に分離することが可能となるだけでなく、被写体となる生体組織に照射される光の強度を上げることが可能となる。また、図3a及び図3bの例において、プローブ200は、光路224の周囲に6個のマルチカラーのLED222を備える。このように、複数のLED222を均等に配置することによって、被写体に対して均一に光を照射することが可能となる。   In addition, the probe 200 includes a plurality of LEDs 222 as light sources around the optical path 224 and a separation wall 232 configured to physically separate the optical path 224 and the LED 222 around the optical path 224. The LED 222 is optically completely separated from the optical path 224 leading to the image sensor 221 by the separation wall 232 in order to photograph a living tissue by a dark field photographing method (specifically, a side stream dark field photographing method). Arranged. Specifically, the LED 222 is installed such that the optical axis of the light applied to the living tissue that is the subject is inclined by a predetermined angle (for example, about 50 degrees) with respect to the optical axis of the light passing through the optical path 224. Is done. Since the light emitted from the LED 222 has directivity, not only can the LED 222 be optically completely separated from the optical path 224, but also the intensity of the light emitted to the living tissue as a subject is increased. It becomes possible. In the example of FIGS. 3 a and 3 b, the probe 200 includes six multi-color LEDs 222 around the optical path 224. Thus, by arranging the plurality of LEDs 222 evenly, it is possible to irradiate the subject with light uniformly.

図3a及び図3bの例では、マルチカラーLEDを用いて、光源制御装置300からの制御信号に応答して、所定周期で複数の光色(たとえば青色光と緑色光)を切り替えて用いる。その切替周期の一例としては、500msec、好ましくは200msec、より好ましくは100msecが挙げられる。   In the example of FIGS. 3a and 3b, a plurality of light colors (for example, blue light and green light) are switched and used in a predetermined cycle in response to a control signal from the light source control device 300 using a multi-color LED. As an example of the switching cycle, 500 msec, preferably 200 msec, more preferably 100 msec can be mentioned.

なお、これに限らず、あらかじめ発光色の異なる複数種類の光源を配置することも可能である。また、図3a及び図3bの例では、6個のLED222を用いたが、当然その個数は所望に応じて増減させ、たとえば1個のみのLED、または8個のLEDを用いることも可能である。   However, the present invention is not limited to this, and it is also possible to arrange a plurality of types of light sources having different emission colors in advance. Further, in the example of FIGS. 3a and 3b, six LEDs 222 are used, but the number thereof can be increased or decreased as desired. For example, only one LED or eight LEDs can be used. .

また、プローブ200は、LED222を被覆するように、生体組織との接触面にカバー223を備える。カバー223は、たとえばシリコーン樹脂から構成され、LED222が生体組織やその分泌物に直接接して汚染されるのを防止する。   The probe 200 includes a cover 223 on the contact surface with the living tissue so as to cover the LED 222. The cover 223 is made of, for example, a silicone resin, and prevents the LED 222 from being directly contacted with a living tissue or a secretion thereof to be contaminated.

図4は、本開示の一実施形態に係るプローブ200の利用形態を示す概念図である。本実施形態においては、プローブ200によって撮像される画像は、暗視野撮影法によって撮影された画像である。したがって、LED222から照射された光は光路224から光学的に分離する必要がある。したがって、プローブ200の接触面225及びカバー表面226を生体組織228の表面231に対して接触させた状態で、上記画像が撮像される。   FIG. 4 is a conceptual diagram illustrating a usage pattern of the probe 200 according to an embodiment of the present disclosure. In the present embodiment, the image captured by the probe 200 is an image captured by a dark field imaging method. Therefore, the light emitted from the LED 222 needs to be optically separated from the optical path 224. Therefore, the image is captured in a state where the contact surface 225 and the cover surface 226 of the probe 200 are in contact with the surface 231 of the living tissue 228.

具体的には、図4を参照すると、LED222から照射された光(たとえば、青色光または緑色光)がカバー表面226及び生体組織228の表面231を通過して生体組織228内に入射する。入射した光227は、光227aのように生体組織内で散乱する。このとき、入射光227は赤血球のヘモグロビンの吸収波長域にそのピーク波長を有するので、散乱した光227aの一部(たとえば、光227b)が表面231近傍の毛細血管229に含まれる赤血球のヘモグロビン230に吸収される。一方、赤血球のヘモグロビン230によって吸収されなかった光の一部(たとえば、光227c)は、生体組織228の表面231及びプローブ200の接触面225を通過して、光路224に入り、最終的にはイメージセンサ221に到達して、イメージセンサ221によって撮像される。   Specifically, referring to FIG. 4, light (for example, blue light or green light) emitted from the LED 222 passes through the cover surface 226 and the surface 231 of the living tissue 228 and enters the living tissue 228. The incident light 227 is scattered in the living tissue like the light 227a. At this time, since the incident light 227 has a peak wavelength in the absorption wavelength region of hemoglobin of red blood cells, a portion of the scattered light 227a (for example, light 227b) is hemoglobin 230 of red blood cells included in the capillary 229 near the surface 231. To be absorbed. On the other hand, a part of the light (for example, light 227c) not absorbed by the red blood cell hemoglobin 230 passes through the surface 231 of the living tissue 228 and the contact surface 225 of the probe 200, enters the optical path 224, and finally It reaches the image sensor 221 and is imaged by the image sensor 221.

このように、本実施形態においては、プローブ200は、上記のとおりプローブ200の接触面225及びカバー表面226を生体組織228の表面231に対して接触させて用いるため、生体組織228の表面231での光の反射を低減することができる。また、暗視野撮影法を利用しているので、毛細血管229のよりクリアな撮影が可能となる。   Thus, in this embodiment, since the probe 200 is used by contacting the contact surface 225 and the cover surface 226 of the probe 200 with the surface 231 of the living tissue 228 as described above, the probe 200 is used on the surface 231 of the living tissue 228. The reflection of light can be reduced. In addition, since the dark field imaging method is used, clearer imaging of the capillary 229 is possible.

4.情報処理装置100で実行される処理の概要
図5は、本開示の一実施形態に係るシステム1において実行される処理フローを示す図である。具体的には、図5は、情報処理装置100のプロセッサ112、光源制御装置300のプロセッサ311等が、各メモリ117及び312に記憶された指示命令を実行することによって行われる処理フローを示す図である。
4). Overview of Processing Performed by Information Processing Device 100 FIG. 5 is a diagram illustrating a processing flow performed in the system 1 according to an embodiment of the present disclosure. Specifically, FIG. 5 is a diagram illustrating a processing flow performed when the processor 112 of the information processing apparatus 100, the processor 311 of the light source control apparatus 300, and the like execute instruction commands stored in the memories 117 and 312. It is.

図5によると、光源制御装置300において光源となるLED222の設定を行いプロセッサ311からその制御信号を、また情報処理装置100のプロセッサ112から撮影のための制御信号を、それぞれプローブ200が受信することにより当該処理フローは開始される。まず、上記制御信号を受信したプローブ200は、LED222から照射される光のピーク波長及びその切替周期を制御して撮像対象となる生体組織に対して光を照射する。そして、上記プローブ200は、イメージセンサ212で受光した散乱光を検出して、生体組織の血管を含む画像を撮像する(S101)。このとき、上記のとおり所定の切替周期で青色光と緑色光とを切り替え、イメージセンサ212においても青色光と緑色光をそれぞれ分光して検出する。したがって、当該撮像処理において、青色光による分光画像と緑色光による分光画像の2つの分光画像が得られる。   According to FIG. 5, the probe 200 receives the control signal from the processor 311 and the control signal for photographing from the processor 112 of the information processing apparatus 100 by setting the LED 222 as the light source in the light source control apparatus 300. Thus, the processing flow is started. First, the probe 200 that has received the control signal irradiates light on a living tissue to be imaged by controlling the peak wavelength of light emitted from the LED 222 and its switching cycle. The probe 200 detects the scattered light received by the image sensor 212 and captures an image including a blood vessel of the living tissue (S101). At this time, as described above, the blue light and the green light are switched at a predetermined switching cycle, and the image sensor 212 also detects the blue light and the green light by separating them. Therefore, in the imaging process, two spectral images, that is, a spectral image by blue light and a spectral image by green light are obtained.

なお、一例としては、焦点深度は5.6mm、LED222の色の切替周期は100msec、フレームレートは30fpsで撮像され、640×640ピクセルの画像が生成される。   As an example, the depth of focus is 5.6 mm, the color switching period of the LED 222 is 100 msec, the frame rate is 30 fps, and an image of 640 × 640 pixels is generated.

次に、撮像された各分光画像は、プローブ200のI/O回路213及び情報処理装置100のI/O回路118を介して情報処理装置100に送信される。各分光画像は、プロセッサ112の制御によってメモリ117に格納される。そして、プロセッサ112は、各分光画像及び処理するための指示命令(プログラム)をメモリ117から読みだして、各分光画像中の血管領域の抽出処理を実行する(S102)。なお、当該血管抽出処理は、一例として、各分光画像に対してヘッセ行列に基づく管状構造の抽出処理、2値化処理、画素値に基づく解析処理等を適宜組み合わせて用いることができる。   Next, each captured spectral image is transmitted to the information processing apparatus 100 via the I / O circuit 213 of the probe 200 and the I / O circuit 118 of the information processing apparatus 100. Each spectral image is stored in the memory 117 under the control of the processor 112. Then, the processor 112 reads each spectral image and an instruction command (program) for processing from the memory 117, and executes a blood vessel region extraction process in each spectral image (S102). As an example, the blood vessel extraction processing can be used by appropriately combining, for each spectral image, tubular structure extraction processing based on the Hessian matrix, binarization processing, analysis processing based on pixel values, and the like.

次に、上記血管抽出処理によって画像中に含まれる血管の座標位置が特定されると、プロセッサ112は、メモリ117に記憶された指示命令に基づいて、血管を示す一または複数の座標位置において光学濃度を算出する処理を実行する(S103)。なお、当該光学濃度は、一例として、血管として抽出された部分の画素値とその周辺の背景部分の平均画素値に基づいて算出される。   Next, when the coordinate position of the blood vessel included in the image is specified by the blood vessel extraction process, the processor 112 performs optical measurement at one or more coordinate positions indicating the blood vessel based on the instruction command stored in the memory 117. Processing for calculating the density is executed (S103). For example, the optical density is calculated based on the pixel value of the portion extracted as a blood vessel and the average pixel value of the surrounding background portion.

次に、プロセッサ112は、メモリ117に記憶された指示命令に基づいて、一または複数の座標位置における血液の酸素飽和度を示す指標を生成する処理を実行する(S104)。なお、当該酸素飽和度演算処理は、算出された光学濃度や、酸素化ヘモグロビン及び脱酸素化ヘモグロビンのモル吸収係数等を利用して実施される。   Next, the processor 112 executes processing for generating an index indicating the oxygen saturation level of blood at one or more coordinate positions based on the instruction command stored in the memory 117 (S104). The oxygen saturation calculation process is performed using the calculated optical density, the molar absorption coefficient of oxygenated hemoglobin and deoxygenated hemoglobin, and the like.

次に、上記酸素飽和度演算処理によって画像中の血管を示す一または複数の座標位置における酸素飽和度を示す指標が生成されると、プロセッサ112は、メモリ117に記憶された指示命令に基づいて、当該指標を各座標位置に対応付けて出力する処理を実行する(S105)。一例としては、情報処理装置100のディスプレイ111に、プローブ200から受信した分光画像のうちのいずれか、または上記処理の過程で各分光画像に基づいて作成された処理画像上に、各座標位置に基づいて各指標を配置して出力する。   Next, when an index indicating oxygen saturation at one or a plurality of coordinate positions indicating a blood vessel in the image is generated by the oxygen saturation calculation process, the processor 112 is based on the instruction command stored in the memory 117. Then, a process of outputting the index in association with each coordinate position is executed (S105). As an example, on the display 111 of the information processing apparatus 100, any one of the spectral images received from the probe 200, or a processed image created based on each spectral image in the process described above, at each coordinate position. Based on this, each index is arranged and output.

以上により、プローブ200で撮像された画像から血管内の血液の状態を示す指標として酸素飽和度に基づく指標を生成し、当該指標がディスプレイ111に出力するまでの一連の処理が終了する。なお、各処理の詳細は後述する。   As described above, an index based on the oxygen saturation is generated as an index indicating the state of blood in the blood vessel from the image captured by the probe 200, and a series of processes until the index is output to the display 111 is completed. Details of each process will be described later.

5.血管抽出処理
図6は、本開示の一実施形態に係る情報処理装置100において実行される処理フローを示す図である。具体的には、図6は、情報処理装置100のプロセッサ112が、メモリ117に記憶された指示命令を実行することによって行われる処理フローを示す図である。
5). The blood vessel extraction processing FIG. 6 is a diagram showing a processing flow executed in the information processing apparatus 100 according to an embodiment of the present disclosure. Specifically, FIG. 6 is a diagram illustrating a processing flow performed when the processor 112 of the information processing apparatus 100 executes an instruction command stored in the memory 117.

まず、プロセッサ112は、情報処理装置100のI/O回路118においてプローブ200によって撮像された生体組織の血管を含む画像を受信し、メモリ117に記憶するよう、I/O回路118及びメモリ117を制御する(S201)。   First, the processor 112 receives the image including the blood vessel of the living tissue imaged by the probe 200 in the I / O circuit 118 of the information processing apparatus 100, and stores the I / O circuit 118 and the memory 117 so as to store in the memory 117. Control (S201).

ここで、図7aは、本開示の一実施形態に係るプローブ200を介して撮像された画像の例を示す図である。具体的には、図7aは、S201でメモリ117に記憶されたプローブ200によって撮像された生体組織の血管を含む画像(分光画像)の例を示す画像である。なお、上記のとおり本実施形態においては青色光及び緑色光の2つの発光色によって撮影された分光画像がそれぞれ記憶される。したがって、特に図示はしないが、図7aに示す分光画像がすくなくとも2つ記憶される。   Here, FIG. 7a is a diagram illustrating an example of an image captured through the probe 200 according to an embodiment of the present disclosure. Specifically, FIG. 7a is an image showing an example of an image (spectral image) including a blood vessel of a living tissue imaged by the probe 200 stored in the memory 117 in S201. Note that, as described above, in the present embodiment, spectral images photographed with two emission colors of blue light and green light are stored. Therefore, although not particularly illustrated, at least two spectral images shown in FIG. 7a are stored.

次に、図6に戻り、プロセッサ112は、メモリ117に記憶された各分光画像をそれぞれ読みだして、画素ごとに、公知の方法によって、正規化処理を実行する(S202)。一例としては、画像中のもっとも暗い点を「黒」と、もっとも明るい点を最大限に明るくなるように画像中の明度を拡大する処理を実行する。なお、当該処理後の各画像(正規化処理画像)は、一端メモリ117に格納される。   Next, returning to FIG. 6, the processor 112 reads each spectral image stored in the memory 117 and executes normalization processing for each pixel by a known method (S202). As an example, a process of expanding the brightness in the image so that the darkest point in the image is “black” and the brightest point is brightened to the maximum is executed. Each image (normalized image) after the processing is stored in the memory 117 at one end.

図7bは、本開示の一実施形態に係る情報処理装置100において処理された画像の例を示す図である。具体的には、図7bは、正規化処理画像の例を示す図である。図7aの分光画像と比較しても明らかなとおり、当該正規化処理を実施することによって、画像中の暗部(本実施形態においては血管に相当する部分)を背景に対してより際立たせることが可能となる。   FIG. 7B is a diagram illustrating an example of an image processed in the information processing apparatus 100 according to an embodiment of the present disclosure. Specifically, FIG. 7b is a diagram illustrating an example of a normalized process image. As is apparent from comparison with the spectral image of FIG. 7a, by performing the normalization process, it is possible to make the dark part (the part corresponding to the blood vessel in the present embodiment) in the image more prominent with respect to the background. It becomes possible.

次に、図6に戻り、プロセッサ112は、各正規化処理画像をメモリ117から読みだして、画素ごとに、ヘッセ行列による画像の解析によって、管状構造体(すなわち、血管に相当する構造体)を抽出するための処理を実行する(S203)。なお、当該処理については、「A. F. Frangi et al. Multiscale vessel enhancement filtering, Proceedings of MICCAI, 130-137, 1998」において報告された方法を含め、公知の方法を利用することができる。ヘッセ行列による画像解析によって管状構造体が抽出されたのちの各画像(管状構造体抽出画像)は、一端メモリ117に格納される。   Next, returning to FIG. 6, the processor 112 reads out each normalized processing image from the memory 117, and analyzes the image by the Hessian matrix for each pixel, so that a tubular structure (that is, a structure corresponding to a blood vessel) is obtained. The process for extracting is executed (S203). In addition, about the said process, a well-known method can be utilized including the method reported in "A. F. Frangi et al. Multiscale vessel enhancement filtering, Proceedings of MICCAI, 130-137, 1998". Each image (tubular structure extraction image) after the tubular structure is extracted by image analysis using the Hessian matrix is stored in the one-end memory 117.

図7cは、本開示の一実施形態に係る情報処理装置100において処理された画像の例を示す図である。具体的には、図7cは、管状構造体抽出画像の例を示す図である。図7bにおいて「黒」または黒に近い色で表示されていた血管のうち管状構造体として解析された部分が白く反転して表示される。   FIG. 7c is a diagram illustrating an example of an image processed in the information processing apparatus 100 according to an embodiment of the present disclosure. Specifically, FIG. 7c is a diagram illustrating an example of a tubular structure extraction image. In FIG. 7b, the portion analyzed as a tubular structure among the blood vessels displayed in “black” or a color close to black is displayed in white.

次に、図6に戻り、プロセッサ112は、各管状構造体抽出画像をメモリ117から読みだして、画素ごとに、2値化処理を実行する(S204)。具体的には、プロセッサ112は、0〜255のグレースケールで示された各画素値を、所定の閾値と比較して白と黒の2階調に変換する処理を実行する。なお、閾値は所望に応じて適宜設定することが可能である。2値化処理が行われたのちの各画像(2値化画像)は、一端メモリ117に格納される。   Next, returning to FIG. 6, the processor 112 reads each tubular structure extracted image from the memory 117, and executes binarization processing for each pixel (S <b> 204). Specifically, the processor 112 executes a process of converting each pixel value indicated by a gray scale of 0 to 255 to two gradations of white and black by comparing with a predetermined threshold value. Note that the threshold value can be appropriately set as desired. Each image (binarized image) after the binarization processing is stored in the memory 117 at one end.

図7dは、本開示の一実施形態に係る情報処理装置100において処理された画像の例を示す図である。具体的には、図7dは、2値化画像の例を示す図である。図7dからも明らかなとおり、グレースケールで描かれていた図7cの画像が白と黒の2階調に変換されて表示される。これによって、以降の処理の高速化が可能となる。   FIG. 7d is a diagram illustrating an example of an image processed in the information processing apparatus 100 according to an embodiment of the present disclosure. Specifically, FIG. 7d is a diagram illustrating an example of a binarized image. As is clear from FIG. 7d, the image of FIG. 7c drawn in gray scale is converted into two gradations of white and black and displayed. As a result, the subsequent processing can be speeded up.

なお、図7a及び図7dで示される通り、生体組織中には血管が重なっている領域12や奥行き方向にずれた領域11のために不鮮明に表示される領域が存在する。このような領域を含む画像に対して管状構造体抽出処理や2値化処理を実施した場合、管状構造体として抽出されるべき領域(図7c及び図7dの白で表示された領域)であるにもかかわらず、管状構造体として抽出されない領域(図7c及び図7dの領域13及び14中の黒く表示された領域)が存在する。   Note that, as shown in FIGS. 7a and 7d, there are regions in the living tissue that are unclearly displayed due to the region 12 where blood vessels overlap and the region 11 shifted in the depth direction. When a tubular structure extraction process or a binarization process is performed on an image including such an area, the area should be extracted as a tubular structure (area displayed in white in FIGS. 7c and 7d). Nevertheless, there are areas that are not extracted as tubular structures (areas shown in black in areas 13 and 14 in FIGS. 7c and 7d).

次に、図6に戻り、プロセッサ112は、再びS201の各分光画像をメモリ117から読み出し、平滑化処理を実行する(S205)。当該処理には、移動平均フィルタによる処理や、ガウシアンフィルタによる処理など、公知の平滑化処理を用いることが可能である。平滑化処理がなされた各画像(平滑化画像)は、一端メモリ117に格納される。   Next, returning to FIG. 6, the processor 112 reads each spectral image of S201 from the memory 117 again, and executes a smoothing process (S205). For this process, a known smoothing process such as a process using a moving average filter or a process using a Gaussian filter can be used. Each image (smoothed image) that has been subjected to the smoothing process is stored in the memory 117.

次に、プロセッサ112は、各平滑化画像をメモリ117から読みだして、S204の2値化処理によって管状構造体(血管)であると解析された領域以外の領域(つまり、図7dにおいて黒の階調で示された領域)について、画素ごとに画素値による解析処理を実行する(S206)。具体的には、プロセッサ112は、各平滑化画像について、画像全体の平均画素値を算出する。そして、プロセッサ112は、算出された平均画素値を閾値として、各画素の画素値と閾値とを比較する。画素値が閾値よりも小さい場合には、本来であれば血管として認識されるべき個所であるので、プロセッサ112は白の階調を割り当てる。また、プロセッサ112は、画素値が閾値よりも大きい場合には、プロセッサ112は黒の階調を割り当てる。この画素値による解析処理が行われたのちの各画像(画素値解析画像)は、一端メモリ117に格納される。   Next, the processor 112 reads out each smoothed image from the memory 117, and the region other than the region analyzed as a tubular structure (blood vessel) by the binarization processing in S204 (that is, black in FIG. 7d). With respect to the area indicated by the gradation, an analysis process based on the pixel value is executed for each pixel (S206). Specifically, the processor 112 calculates an average pixel value of the entire image for each smoothed image. Then, the processor 112 compares the pixel value of each pixel with the threshold value using the calculated average pixel value as a threshold value. If the pixel value is smaller than the threshold value, the processor 112 assigns a white gradation because it is a portion that should be recognized as a blood vessel. In addition, when the pixel value is larger than the threshold value, the processor 112 assigns a black gradation. Each image (pixel value analysis image) after this pixel value analysis processing is performed is stored in the memory 117 at one end.

図7eは、本開示の一実施形態に係る情報処理装置100において処理された画像の例を示す図である。具体的には、画素値解析画像の例を示す図である。図7c及び図7dにおいて説明したとおり、管状構造体抽出画像では血管であるにもかかわらず管状構造体として認識されない領域が存在する(図7c及び図7dの領域13及び領域14等)。図7eに示す画素値解析処理画像においては、このような領域13及び領域14のうち、血管として解析されるべき領域に白の階調が割り当てられている。したがって、管状構造体抽出処理と画素値解析処理とを組み合わせて用いることで、より正確な血管領域の解析が可能となる。   FIG. 7E is a diagram illustrating an example of an image processed in the information processing apparatus 100 according to an embodiment of the present disclosure. Specifically, it is a diagram illustrating an example of a pixel value analysis image. As described in FIGS. 7c and 7d, there are regions that are not recognized as tubular structures in the tubular structure extraction image even though they are blood vessels (regions 13 and 14 in FIGS. 7c and 7d, etc.). In the pixel value analysis processing image shown in FIG. 7e, a white gradation is assigned to an area to be analyzed as a blood vessel among such areas 13 and 14. Accordingly, by using a combination of the tubular structure extraction process and the pixel value analysis process, it is possible to analyze the blood vessel region more accurately.

次に、図6に戻り、プロセッサ112は、メモリ117に記憶された2値化画像と画素値解析画像を読み出し、両画像を合成する処理を行う(S207)。なお、当該合成方法は、公知の合成方法のいずれを適用してもよい。合成後の画像(合成画像)は、メモリ117に格納される。   Next, returning to FIG. 6, the processor 112 reads the binarized image and the pixel value analysis image stored in the memory 117 and performs a process of synthesizing both images (S207). As the synthesis method, any known synthesis method may be applied. The synthesized image (synthesized image) is stored in the memory 117.

図7fは、本開示の一実施形態に係る情報処理装置100において処理された画像の例を示す図である。具体的には、図7fは、合成画像の例を示す図である。合成画像中、白の階調で示された領域が血管として認識された領域である。図7fからも明らかなとおり、図7cや図7dにおいて血管として解析することができなかった領域について、図7eに示す処理によって補間されて、より正確な血管領域の解析ができる。   FIG. 7F is a diagram illustrating an example of an image processed in the information processing apparatus 100 according to an embodiment of the present disclosure. Specifically, FIG. 7f is a diagram illustrating an example of a composite image. In the composite image, a region indicated by white gradation is a region recognized as a blood vessel. As is clear from FIG. 7f, the region that could not be analyzed as a blood vessel in FIGS. 7c and 7d is interpolated by the process shown in FIG. 7e, so that a more accurate blood vessel region can be analyzed.

なお、上記処理は、青色光及び緑色光で撮像された各分光画像に対して行われる。   The above process is performed on each spectral image captured with blue light and green light.

以上により、プローブ200で撮像された各分光画像から血管を抽出するための処理が終了する。   Thus, the process for extracting blood vessels from each spectral image captured by the probe 200 is completed.

6.光学濃度算出処理
図8は、本開示の一実施形態に係る情報処理装置100において実行される処理フローを示す図である。具体的には、図8は、情報処理装置100のプロセッサ112が、メモリ117に記憶された指示命令を実行することによって行われる処理フローを示す図である。
6). Optical Density Calculation Processing FIG. 8 is a diagram illustrating a processing flow executed in the information processing apparatus 100 according to an embodiment of the present disclosure. Specifically, FIG. 8 is a diagram illustrating a processing flow performed when the processor 112 of the information processing apparatus 100 executes an instruction command stored in the memory 117.

まず、プロセッサ112は、メモリ117に記憶された合成画像(S207で生成された画像)を読みだして、白黒の反転処理を実行する(S301)。当該反転処理は公知の方法によって実行される。そして、プロセッサ112は、反転後の画像(反転画像)に基づいて、図6に記載した処理によって血管として認識されなかった領域、すなわち背景領域を特定する。次にプロセッサ112は、図6のS205の各平滑化画像をメモリ117から読み出し、背景領域として特定された領域に含まれる各画素の画素値を抽出する(S302)。次に、プロセッサ112は、抽出された各画素値に基づいて、背景領域の平均画素値を算出する(S303)。なお、背景領域の平均画素値は、光学濃度を算出する血管部の座標位置(x,y)に対して、座標位置(x,y)周辺の背景領域の平均画素値を用いる。当該周辺の背景領域は、座標位置(x,y)を中心としてあらかじめ決められたサイズを周辺領域としてもよいし、画像全体を格子で分割し座標位置(x,y)が含まれる格子内の背景領域を周辺領域としてもよい。そして、プロセッサ112は、図7fにおいて血管として認識された領域に対応する平滑化画像中の領域について、各画素の画素値と算出された背景領域の平均画素値から光学濃度を算出する(S304)。   First, the processor 112 reads the composite image (image generated in S207) stored in the memory 117, and executes black and white inversion processing (S301). The inversion process is executed by a known method. Then, the processor 112 identifies a region that is not recognized as a blood vessel by the processing described in FIG. 6, that is, a background region, based on the image after reversal (reversed image). Next, the processor 112 reads out each smoothed image in S205 of FIG. 6 from the memory 117, and extracts the pixel value of each pixel included in the area specified as the background area (S302). Next, the processor 112 calculates an average pixel value of the background area based on each extracted pixel value (S303). As the average pixel value of the background region, the average pixel value of the background region around the coordinate position (x, y) is used with respect to the coordinate position (x, y) of the blood vessel part for calculating the optical density. The surrounding background area may have a predetermined size centered on the coordinate position (x, y) as a peripheral area, or the entire background image is divided by a grid to include the coordinate position (x, y). The background area may be a peripheral area. Then, the processor 112 calculates the optical density from the pixel value of each pixel and the calculated average pixel value of the background region for the region in the smoothed image corresponding to the region recognized as a blood vessel in FIG. 7F (S304). .

具体的には、各画素における光学濃度D(x,y)は以下の式(I)によって算出される。

Figure 2019005266

式(I)において、D(x,y)は座標位置(x,y)における光学濃度を、I(x,y)は座標位置(x、y)における透過光強度を、Iin(x,y)は座標位置(x、y)における入射光強度を表す。ここで、透過光強度は、平滑化画像中の血管部の座標位置(x、y)で特定される画素の画素値が用いられる。また、入射光強度は、S303によって算出された背景領域の平均画素値が用いられる。 Specifically, the optical density D (x, y) in each pixel is calculated by the following formula (I).
Figure 2019005266

In equation (I), D (x, y) is the optical density at the coordinate position (x, y), I (x, y) is the transmitted light intensity at the coordinate position (x, y), and I in (x, y). y) represents the incident light intensity at the coordinate position (x, y). Here, the pixel value of the pixel specified by the coordinate position (x, y) of the blood vessel part in the smoothed image is used as the transmitted light intensity. For the incident light intensity, the average pixel value of the background area calculated in S303 is used.

上記式(I)により、各平滑化画像について、各画素ごとに光学濃度が算出される。これにより、光学濃度の算出処理が終了する。   With the above formula (I), the optical density is calculated for each pixel for each smoothed image. Thus, the optical density calculation process is completed.

7.酸素飽和度演算処理
プロセッサ112は、メモリ117に記憶された指示命令に基づいて、図6及び図8に示す各処理に基づいて得られた情報を利用して、血液の酸素飽和度を推定する処理を実行する。具体的には、座標位置(x、y)ごとに、以下の式(II)を利用して酸素飽和度が推定される。

Figure 2019005266

式(II)において、D(λ)は、S304において算出された座標位置(x、y)における光学濃度を、sは座標位置(x、y)における血液の酸素飽和度、εHbO2及びεHbはそれぞれ酸素化ヘモグロビンと脱酸素化ヘモグロビンのモル吸収係数、cはヘモグロビンの全濃度、dは血管径を示す。 7). Based on the instruction command stored in the memory 117, the oxygen saturation calculation processor 112 estimates the oxygen saturation of blood by using information obtained based on the processes shown in FIGS. Execute the process. Specifically, for each coordinate position (x, y), the oxygen saturation is estimated using the following formula (II).
Figure 2019005266

In the formula (II), D (λ) is the optical density at the coordinate position (x, y) calculated in S304, s is the oxygen saturation of blood at the coordinate position (x, y), ε HbO 2 and ε Hb Represents the molar absorption coefficient of oxygenated hemoglobin and deoxygenated hemoglobin, c represents the total concentration of hemoglobin, and d represents the blood vessel diameter.

ここで、酸素飽和度sは、青色光で撮像された画像から算出された各数値を代入した式と、緑色光で撮像された画像から算出された各数値を代入した式の連立方程式を解くことにより演算される。すなわち、酸素飽和度sは、以下の式(III)により演算される。

Figure 2019005266

式(III)において、Ψは青色光(λ1)で撮像された画像と緑色光(λ2)で撮像された画像の座標位置(x、y)における光学濃度の比(D(λ2)/D(λ1))を、Δλは[εHbO(λ)−εHb(λ)](nは1または2)を表す。 Here, the oxygen saturation s is obtained by solving simultaneous equations of an expression obtained by substituting each numerical value calculated from an image captured with blue light and an expression obtained by substituting each numerical value calculated from an image captured with green light. It is calculated by. That is, the oxygen saturation s is calculated by the following formula (III).
Figure 2019005266

In formula (III), [psi ratio of the optical density at the coordinate position of the image captured by the image and the green light captured by the blue light (λ 1) (λ 2) (x, y) (D (λ 2) / D (λ 1 )), Δλ n represents [εHbO 2n ) −εHb (λ n )] (n is 1 or 2).

プロセッサ112は、上記式(III)に基づいて、画像中に含まれる血管に対応する一または複数の座標位置(x、y)の酸素飽和度を推定する。   The processor 112 estimates the oxygen saturation of one or more coordinate positions (x, y) corresponding to the blood vessels included in the image based on the above formula (III).

8.出力処理
プロセッサ112は、メモリ117に記憶された指示命令に基づいて、推定された酸素飽和度を血管内の血液の状態を示す指標として出力する処理を実行する。図9は、本開示の一実施形態に係る情報処理装置100から出力された画像の例を示す図である。具体的には、プロセッサ112は、各座標位置ごとに推定された酸素飽和度に応じて青から赤の各階調に分類し、分類された階調でその座標位置に対応する画素を表示するよう制御する。このとき、メモリ117に記憶された分光画像を構成する画素のうち、酸素飽和度が推定された座標位置に対応する画素を、分類された階調に置き換えて表示する。
8). The output processor 112 executes a process of outputting the estimated oxygen saturation as an index indicating the state of blood in the blood vessel based on the instruction command stored in the memory 117. FIG. 9 is a diagram illustrating an example of an image output from the information processing apparatus 100 according to an embodiment of the present disclosure. Specifically, the processor 112 classifies each gradation from blue to red according to the oxygen saturation estimated for each coordinate position, and displays the pixel corresponding to the coordinate position in the classified gradation. Control. At this time, among the pixels constituting the spectral image stored in the memory 117, the pixel corresponding to the coordinate position where the oxygen saturation is estimated is replaced with the classified gradation and displayed.

以上より、本実施形態においては、各座標位置ごとに血管内の血液の状態を示す指標として酸素飽和度を算出することができるので、血液の酸素飽和度の分布マップを作成することが可能となり、酸素飽和度の低い地点や高い地点をより正確に分析することが可能となる。   As described above, in the present embodiment, since the oxygen saturation can be calculated as an index indicating the state of blood in the blood vessel for each coordinate position, it is possible to create a distribution map of blood oxygen saturation. It becomes possible to more accurately analyze a point with low or high oxygen saturation.

9.変形例
上記実施形態において、血管内の血液の状態を示す指標として血液の酸素飽和度を推定したが、酸素飽和度に変えて、または酸素飽和度とともにヘモグロビンの全濃度を推定することが可能である。具体的には、式(II)において、未知数は酸素飽和度sとヘモグロビン全濃度cと血管径dの積であるcdの2つである。血管径dは、例えば、血管に垂直方向の画素値の分布(プロファイル)から半値幅を血管径とするなど、公知の方法によって算出することができる。したがって、青色光及び緑色光から得られた画像に加えて、ヘモグロビンの吸収波長域にピーク波長が含まれるさらに別の光(たとえば、青緑色光)を照射して得られた画像から式(II)で必要な数値を算出することで、酸素飽和度sに加えてヘモグロビン全濃度cを推定することが可能である。
9. In the above embodiment, the oxygen saturation of blood is estimated as an index indicating the state of blood in the blood vessel. However, it is possible to estimate the total concentration of hemoglobin instead of or together with the oxygen saturation. is there. Specifically, in the formula (II), there are two unknowns, oxygen saturation s, total hemoglobin concentration c, and blood vessel diameter d, cd. The blood vessel diameter d can be calculated by a known method, for example, from the distribution (profile) of pixel values in the direction perpendicular to the blood vessel, using the half-value width as the blood vessel diameter. Therefore, in addition to the image obtained from the blue light and the green light, the equation (II) is obtained from the image obtained by irradiating another light (for example, blue-green light) whose peak wavelength is included in the absorption wavelength region of hemoglobin. ), It is possible to estimate the total hemoglobin concentration c in addition to the oxygen saturation s.

また、血管内の血液の状態を示す指標として酸素飽和度及び/またはヘモグロビンの全濃度を利用したが、当該指標は、推定された各数値そのものではなく、推定された各数値を所定の範囲ごとに区切った分類であってもよい。すなわち、指標としては、推定された各数値そのものであってもよいし、その数値に基づいて加工された情報であってもよい。   In addition, the oxygen saturation and / or the total concentration of hemoglobin was used as an index indicating the state of blood in the blood vessel. However, the index is not the estimated numerical value itself but the estimated numerical value for each predetermined range. The classification may be divided into That is, the index may be each estimated numerical value itself or information processed based on the numerical value.

また、血管内の血液の状態を示す指標として、分光画像中の所定の座標位置を所定の階調に置き換えてディスプレイ111に表示したが、必ずしも分光画像を用いる必要はない。たとえば、メモリ117に記憶された正規化画像、平滑化画像、合成画像等を用いることも可能である。さらに、ディスプレイ111に表示する際に図9のようにマップ画像形式で出力したが、マップ画像形式に限らず、生成された指標をディスプレイ111の所定の位置(たとえば画面右上)にその座標位置を示す指示線とともに表示してもよい。さらに、出力の形式としてディスプレイ111に表示することを説明したが、情報処理装置100に接続されたプリンタから出力するようにしてもよい。   In addition, as an index indicating the state of blood in the blood vessel, a predetermined coordinate position in the spectral image is replaced with a predetermined gradation and displayed on the display 111, but the spectral image is not necessarily used. For example, a normalized image, a smoothed image, a synthesized image, etc. stored in the memory 117 can be used. Further, when the image is displayed on the display 111, it is output in the map image format as shown in FIG. You may display with the indicating line shown. Furthermore, although it has been described that the display is displayed on the display 111 as an output format, it may be output from a printer connected to the information processing apparatus 100.

また、血管内の血液の状態を示す指標として、図9のように2次元のマップ画像形式で出力したが、抽出された血管に沿って推定された酸素飽和度をグラフ上にプロットするようにしてもよい。図10は、本開示の一実施形態に係る情報処理装置100から出力された画像の例を示す図である。具体的には、図9の線分16上で算出された各酸素飽和度を各距離ごとにプロットしたグラフを示す。このように、マップ画像形式ではなく、グラフ形式で指標をディスプレイ111上に表示することも可能である。   Further, as an index indicating the state of blood in the blood vessel, it is output in a two-dimensional map image format as shown in FIG. 9, but the oxygen saturation estimated along the extracted blood vessel is plotted on the graph. May be. FIG. 10 is a diagram illustrating an example of an image output from the information processing apparatus 100 according to an embodiment of the present disclosure. Specifically, a graph in which each oxygen saturation calculated on the line 16 in FIG. 9 is plotted for each distance is shown. In this way, it is possible to display the index on the display 111 not in the map image format but in the graph format.

また、上記実施形態においては、プローブ200の同じLED222から青色光と緑色光とを周期的に切り替えて発光する場合について説明したが、青色光と緑色光を発光するLEDをあらかじめそれぞれ配置させることも可能である。また、光源としてマルチカラーLEDを使用し、周期的に色を切り替えたが、白色光を用いることも可能である。この場合、通常のイメージセンサを含むカメラではなく、いわゆる分光カメラを用いるか、分光フィルタを用いて、青色光及び緑色光による各分光画像を撮影することが望ましい。   Further, in the above embodiment, the case where the same LED 222 of the probe 200 emits light by periodically switching blue light and green light has been described. However, LEDs emitting blue light and green light may be arranged in advance, respectively. Is possible. Moreover, although multicolor LED was used as a light source and the color was switched periodically, it is also possible to use white light. In this case, it is desirable to use a so-called spectroscopic camera instead of a camera including a normal image sensor, or to capture each spectroscopic image using blue light and green light using a spectroscopic filter.

また、上記実施形態の血管抽出処理においては、正規化処理、2値化処理、平滑化処理、画素値による解析処理、合成処理等を行ったが、必ずしもこれらの処理を実施する必要はない。すなわち、撮影された各分光画像から血管部分が抽出されればよく、精度が十分であればヘッセ行列による解析処理のみを実施することも可能である。   In the blood vessel extraction process of the above-described embodiment, normalization process, binarization process, smoothing process, analysis process using pixel values, synthesis process, and the like are performed. However, these processes are not necessarily performed. That is, it is only necessary to extract a blood vessel portion from each captured spectral image, and if the accuracy is sufficient, it is possible to perform only the analysis process using the Hessian matrix.

また、上記実施形態では、プローブ200にイメージセンサ212等を配置させたが、当該プローブ200はシステム1のために専用に設けられたものである必要はない。すなわち、内視鏡や腹腔鏡の先端部分に本実施形態と同様に光源を配置してプローブとして利用することも可能である。   In the above embodiment, the image sensor 212 and the like are arranged on the probe 200. However, the probe 200 does not have to be provided exclusively for the system 1. That is, a light source can be arranged at the distal end portion of an endoscope or a laparoscope as in the present embodiment and used as a probe.

また、上記実施形態において、推定された酸素飽和度またはヘモグロビンの全濃度について、それぞれ状態の良し悪しを判断するための閾値を予め設定し、その閾値に応じて血管内の血液の状態の良し悪しを報知するようにしてもよい。たとえば、血管内の血液の状態が悪い場合には、ディスプレイ111上に「要再検査」や「手術の際注意が必要です」等の注意喚起を促す表示をするようにしてもよい。   Further, in the above-described embodiment, a threshold value for determining whether the state of the oxygen saturation level or the total concentration of hemoglobin is good or bad is set in advance, and the state of blood in the blood vessel is good or bad according to the threshold value. May be notified. For example, when the state of blood in the blood vessel is bad, a display that prompts attention such as “re-examination required” or “care is required during surgery” may be displayed on the display 111.

本明細書で説明される処理及び手順は、実施形態において明示的に説明されたものによってのみならず、ソフトウェア、ハードウェア又はこれらの組み合わせによっても実現可能である。具体的には、本明細書で説明された処理及び手順は、集積回路、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、磁気ディスク、光ストレージ等の媒体に、当該処理に相当するロジックを実装することによって実現される。また、本明細書で説明される処理及び手順は、それらの処理・手順をコンピュータプログラムとして実装し、情報処理装置やサーバ装置を含む各種のコンピュータに実行させることが可能である。   The processes and procedures described in this specification can be realized not only by those explicitly described in the embodiment but also by software, hardware, or a combination thereof. Specifically, the processes and procedures described in this specification are realized by mounting logic corresponding to the processes on a medium such as an integrated circuit, a volatile memory, a nonvolatile memory, a magnetic disk, or an optical storage. Is done. The processes and procedures described in this specification can be implemented as a computer program and executed by various computers including an information processing apparatus and a server apparatus.

本明細書中で説明される処理及び手順が単一の装置、ソフトウェア、コンポーネント、モジュールによって実行される旨が説明されたとしても、そのような処理又は手順は、複数の装置、複数のソフトウェア、複数のコンポーネント、及び/又は、複数のモジュールによって実行されるものとすることができる。また、本明細書中で説明される各種情報が単一のメモリや記憶部に格納される旨説明されたとしても、そのような情報は、単一の装置に備えられた複数のメモリ又は複数の装置に分散して配置された複数のメモリに分散して格納されるものとすることができる。さらに、本明細書において説明されるソフトウェアおよびハードウェアの要素は、それらをより少ない構成要素に統合して、又は、より多い構成要素に分解することによって実現されるものとすることができる。   Even though the processes and procedures described herein are described as being performed by a single device, software, component, or module, such processes or procedures may include multiple devices, multiple software, It may be executed by multiple components and / or multiple modules. Further, even if it is described that various types of information described in this specification are stored in a single memory or storage unit, such information may be stored in a plurality of memories or a plurality of memories provided in a single device. It can be distributed and stored in a plurality of memories arranged in a distributed manner. Further, the software and hardware elements described herein may be realized by integrating them into fewer components or by disassembling them into more components.

100 情報処理装置
200 プローブ
300 光源制御装置
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Information processing apparatus 200 Probe 300 Light source control apparatus

Claims (15)

所定の指示命令が記憶されるとともに、プローブによって撮像された生体組織の血管を含む画像が記憶されるメモリと、
前記画像中の一または複数の座標位置における前記血管内の血液の状態を示す指標をそれぞれ生成し、生成された各指標を前記座標位置のそれぞれに対応付けて出力するために、前記メモリに記憶された前記指示命令を実行するように構成されたプロセッサと、
を含む情報処理装置。
A memory in which a predetermined instruction command is stored and an image including a blood vessel of a living tissue imaged by a probe;
An index indicating the state of blood in the blood vessel at one or a plurality of coordinate positions in the image is generated, and each generated index is stored in the memory in association with each of the coordinate positions. A processor configured to execute the directed instruction
An information processing apparatus including:
前記指標は、血液の酸素飽和度を演算することにより生成される、請求項1に記載の情報処理装置。   The information processing apparatus according to claim 1, wherein the index is generated by calculating blood oxygen saturation. 前記酸素飽和度は、前記画像から特定された血管の座標位置において算出された光学濃度に基づいて演算される、請求項2に記載の情報処理装置。   The information processing apparatus according to claim 2, wherein the oxygen saturation is calculated based on an optical density calculated at a coordinate position of a blood vessel specified from the image. 前記画像は、前記プローブを前記生体組織の表面に対して接触させた状態で撮像された画像である、請求項1〜3のいずれか一項に記載の情報処理装置。   The information processing apparatus according to claim 1, wherein the image is an image captured in a state where the probe is in contact with a surface of the biological tissue. 前記画像は、暗視野撮影法によって撮影された画像である、請求項1〜4のいずれか一項に記載の情報処理装置。   The information processing apparatus according to claim 1, wherein the image is an image photographed by a dark field photographing method. 前記情報処理装置は、ディスプレイをさらに含み、
前記プロセッサは、前記指標を前記ディスプレイに出力するよう前記指示命令を実行する、
請求項1〜5のいずれか一項に記載の情報処理装置。
The information processing apparatus further includes a display,
The processor executes the instruction command to output the indicator to the display;
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 5.
前記プロセッサは、前記画像または前記画像に基づいて生成された他の画像上の前記座標位置に、前記指標を配置して出力するよう前記指示命令を実行する、請求項1〜6のいずれか一項に記載の情報処理装置。   The said processor performs the said instruction | indication command so that the said parameter | index may be arrange | positioned and output in the said coordinate position on the said image or the other image produced | generated based on the said image. The information processing apparatus according to item. 前記画像は、ピーク波長域の異なる複数の光をそれぞれ照射して撮像された画像である、請求項1〜7のいずれか一項に記載の情報処理装置。   The information processing apparatus according to claim 1, wherein the image is an image captured by irradiating a plurality of lights having different peak wavelength ranges. 前記プローブは、ピーク波長域の異なる複数の光を前記生体組織に対して発光可能なLED光源を含む、請求項1〜8のいずれか一項に記載の情報処理装置。   The information processing apparatus according to claim 1, wherein the probe includes an LED light source capable of emitting a plurality of lights having different peak wavelength ranges to the living tissue. 前記複数の光のピーク波長域は、いずれも血中に含まれるヘモグロビンの光吸収波長域内に含まれる、請求項8または9に記載の情報処理装置。   The information processing apparatus according to claim 8 or 9, wherein the peak wavelength ranges of the plurality of lights are all included in a light absorption wavelength range of hemoglobin contained in blood. 前記複数の光は、少なくとも青色光と緑色光を含む、請求項10に記載の情報処理装置。   The information processing apparatus according to claim 10, wherein the plurality of lights include at least blue light and green light. 前記座標位置は、前記画像から特定された血管に対応する座標位置である、請求項1〜11のいずれか一項に記載の情報処理装置。   The information processing apparatus according to claim 1, wherein the coordinate position is a coordinate position corresponding to a blood vessel specified from the image. プローブによって撮影された生体組織の血管を含む画像が記憶されるメモリを含むコンピュータを、
前記画像中の一または複数の座標位置における前記血管内の血液の状態を示す指標をそれぞれ生成し、生成された各指標を前記座標位置のそれぞれに対応付けて出力するための処理を実行するように構成されたプロセッサ、
として機能させるプログラム。
A computer including a memory in which an image including a blood vessel of a living tissue imaged by a probe is stored;
An index indicating the state of blood in the blood vessel at one or a plurality of coordinate positions in the image is generated, and a process for outputting the generated indices in association with each of the coordinate positions is executed. Configured processor,
Program to function as.
プロセッサがメモリに記憶された所定の指示命令を実行することによりなされる方法であって、
プローブによって撮像された生体組織の血管を含む画像を記憶する段階と、
前記画像中の一または複数の座標位置における前記血管内の血液の状態を示す指標をそれぞれ生成する段階と、
生成された各指標を前記座標位置のそれぞれに対応付けて出力する段階と、
を含む方法。
A method performed by a processor executing a predetermined instruction instruction stored in a memory,
Storing an image including a blood vessel of a living tissue imaged by a probe;
Generating each index indicating the state of blood in the blood vessel at one or more coordinate positions in the image;
Outputting each generated index in association with each of the coordinate positions;
Including methods.
請求項1〜11のいずれか一項に記載の情報処理装置と、
前記情報処理装置と通信可能に接続され、ピーク波長域の異なる複数の光を照射可能な光源、及び前記光源から照射された光のうち生体組織の表面を反射してきた光を検出するイメージセンサを含むプローブと、
を含むシステム。
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 11,
A light source that is communicably connected to the information processing apparatus and capable of irradiating a plurality of lights having different peak wavelength ranges; Including a probe;
Including system.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022176802A1 (en) * 2021-02-19 2022-08-25 日本ゼオン株式会社 Biometric information measuring device

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111991004A (en) * 2020-08-20 2020-11-27 广州医软智能科技有限公司 Blood oxygen saturation measuring device, measuring method and measuring apparatus

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007516009A (en) * 2003-10-03 2007-06-21 アカデミッシュ メディシュ セントラム Systems and methods for image processing of substrate reflections.
JP2008142297A (en) * 2006-12-11 2008-06-26 Kyushu Univ Program for removing anisotropic noise and anisotropic noise eliminating method
JP2014023591A (en) * 2012-07-24 2014-02-06 Fujifilm Corp Endoscope system, processor device of the same and display control method of endoscopic image
JP2016030214A (en) * 2014-07-25 2016-03-07 クリスティ デジタル システムズ ユーエスエイ インコーポレイテッド Multispectral medical imaging devices and methods therefor
JP2017006419A (en) * 2015-06-23 2017-01-12 キヤノン株式会社 Subject information acquisition device and image display method

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5274591B2 (en) * 2011-01-27 2013-08-28 富士フイルム株式会社 Endoscope system, processor device for endoscope system, and method for operating endoscope system
JP5704998B2 (en) * 2011-04-06 2015-04-22 キヤノン株式会社 Photoacoustic apparatus and control method thereof
JP5502812B2 (en) * 2011-07-14 2014-05-28 富士フイルム株式会社 Biological information acquisition system and method of operating biological information acquisition system
JP6335612B2 (en) * 2014-04-23 2018-05-30 キヤノン株式会社 Photoacoustic apparatus, processing apparatus, processing method, and program
EP3383245B1 (en) * 2015-11-30 2024-01-10 Technion Research & Development Foundation Limited Hemoglobin measurement from a single vessel
JP2018000476A (en) * 2016-06-30 2018-01-11 キヤノン株式会社 Information acquisition device and method for controlling signal processing device
JP6776115B2 (en) * 2016-12-22 2020-10-28 キヤノン株式会社 Processing equipment and processing method
JP2018126454A (en) * 2017-02-10 2018-08-16 キヤノン株式会社 Subject information acquisition apparatus and display method
JP7134704B2 (en) * 2017-06-01 2022-09-12 キヤノン株式会社 Image processing device, image processing method, and program

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007516009A (en) * 2003-10-03 2007-06-21 アカデミッシュ メディシュ セントラム Systems and methods for image processing of substrate reflections.
JP2008142297A (en) * 2006-12-11 2008-06-26 Kyushu Univ Program for removing anisotropic noise and anisotropic noise eliminating method
JP2014023591A (en) * 2012-07-24 2014-02-06 Fujifilm Corp Endoscope system, processor device of the same and display control method of endoscopic image
JP2016030214A (en) * 2014-07-25 2016-03-07 クリスティ デジタル システムズ ユーエスエイ インコーポレイテッド Multispectral medical imaging devices and methods therefor
JP2017006419A (en) * 2015-06-23 2017-01-12 キヤノン株式会社 Subject information acquisition device and image display method

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022176802A1 (en) * 2021-02-19 2022-08-25 日本ゼオン株式会社 Biometric information measuring device

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